[20a-A21-1~10] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

10:30 〜 10:45奨励賞エントリー

[20a-A21-6] テキストと結晶構造の対照学習による材料の埋め込み表現と応用

〇鈴木 雄太¹、谷合 竜典²、五十嵐 亮²、斉藤 耕太郎^3,4、千葉 直也⁵、牛久 祥孝²、小野 寛太⁴ (1.トヨタ自動車、2.オムロンサイニックエックス、3.ランデフト、4.阪大工、5.東北大情報)

キーワード：

深層学習、マテリアルズインフォマティクス、AI

本研究では、約50万件の結晶構造に説明文を付与したデータセットを作成し、深層学習によりテキストと結晶構造を関連付けた学習を実証した。これにより、テキストや物質を埋め込みベクトル（embedding）として表現し、テキストからの材料検索や物質空間の可視化を実現した。